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title: "Apprentissage et images (partie AM) - TP"
description: "Partie A. Meyer"
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# Partie (II) Transfert de style entre images
Cette partie est une application pratique des frameworks d'apprentissage profond et des réseaux pré-entrainés. Nous utilisons leur capacité à optimiser (SGD) pour optimiser les pixels d'une image en basant la fonction de perte (loss) sur l'espace latent donné par un réseau pré-entrainé (VGG19).
Ce TP vise à implémenter avec PyTorch le transfert de style d'une image à une autre en suivant un papier de Gatys etal présenté à CVPR 2016 :
[Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks](https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/html/Gatys_Image_Style_Transfer_CVPR_2016_paper.html). C'est où le deep learning est utilisé comme un outil pour produire des descripteurs pertinents. Ce sujet dispose de nombreux atouts pour un TP en image : utilisation d'un réseau pré-entrainé comme un outil, utilisation du framework de DL/PyTorch pour l'optimisation, code compact, temps de calcul raisonnable (surtout ca) et résultats visuels "rigolo".
[Le code vide peut se trouver ici](https://github.com/ucacaxm/DeepLearning_Vision_SimpleExamples/blob/master/src/style_transfer/StyleTransfer_empty.py).
* [une image de contenu](https://raw.githubusercontent.com/ucacaxm/DeepLearning_Vision_SimpleExamples/master/src/style_transfer/images/montagne_small.jpg)
* [une image de style](https://raw.githubusercontent.com/ucacaxm/DeepLearning_Vision_SimpleExamples/master/src/style_transfer/images/peinture1_small.jpg)
Le programme commence par 3 fonctions pour charger et convertir une image :
* *load_image* pour redimensionner et normaliser avec la moyenne/écart type de VGG19;
* *im_convert* de conversion d'un Tensor en une image Numpy ;
* *imshow* pour visualiser une image sortant de *im_convert*.
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```
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms, models
def load_image(img_path, max_size=400, shape=None):
''' Load in and transform an image, making sure the image is <= 400 pixels in the x-y dims.'''
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
# large images will slow down processing
if max(image.size) > max_size:
size = max_size
else:
size = max(image.size)
if shape is not None:
size = shape
in_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(size),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406),
(0.229, 0.224, 0.225))])
# discard the transparent, alpha channel (that's the :3) and add the batch dimension
image = in_transform(image)[:3,:,:].unsqueeze(0)
return image
# helper function for un-normalizing an image and converting it from a Tensor image to a NumPy image for display
def im_convert(tensor):
image = tensor.to("cpu").clone().detach()
image = image.numpy().squeeze()
image = image.transpose(1,2,0)
image = image * np.array((0.229, 0.224, 0.225)) + np.array((0.485, 0.456, 0.406))
image = image.clip(0, 1)
return image
def imshow(img): # Pour afficher une image
plt.figure(1)
plt.imshow(img)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
#device = torch.device("cpu")
print(device)
########################## DISPLAY IMAGE#########################################################""
content = load_image('images/mer.jpg').to(device)
style = load_image('images/peinture1.jpg', shape=content.shape[-2:]).to(device)
imshow(im_convert(content))
imshow(im_convert(style))
```
Nous allons réutiliser un réseau VGG déjà entrainé. [VGG est un réseau qui combine les convolutions afin d'être efficace pour de la reconnaissance d'images](http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/) (ImageNet Challenge). Quand nous allons optimiser le transfert de style, nous ne voulons plus optimiser les couches du réseau VGG. Ceci se réalise en passant à False le besoin en gradient des paramètres. Vous pouvez donc charger le réseaux avec PyTorch comme ceci, neutraliser les couches et afficher toutes les couches comme ceci :
```
vgg = models.vgg19(pretrained=True).features
# freeze all VGG parameters since we're only optimizing the target image
for param in vgg.parameters():
param.requires_grad_(False)
features = list(vgg)[:23]
for i,layer in enumerate(features):
print(i," ",layer)
```
Pour récupérer les caractéristiques intermédiaires d'une image qui passe dans un réseau VGG vous pouvez le faire comme ceci :
```
### Run an image forward through a model and get the features for a set of layers. 'model' is supposed to be vgg19
def get_features(image, model, layers=None):
if layers is None:
layers = {'0': 'conv0',
'5': 'conv5',
'10': 'conv10',
'19': 'conv19', ## content representation
}
features = {}
x = image
# model._modules is a dictionary holding each module in the model
for name, layer in model._modules.items():
x = layer(x)
if name in layers:
features[layers[name]] = x
return features
```
Nous allons maintenant créer l'image cible qui va être une copie de l'image de contenu et dont les pixels seront à optimiser :
```
target = content.clone().requires_grad_(True).to(device)
```
Vous devez écrire la fonction *gram_matrix* qui calcule la [matrice de Gram](https://en.wikipedia.org/wiki/Gramian_matrix) à partir d'un
tensor. Vous pouvez regarder la documentation de la fonction [torch.mm](https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.mm) qui
multiplie deux matrices, et la fonction [torch.transpose](https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.transpose).
La fonction [torch.Tensor.view](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.view) permet de changer la "vue" pour par exemple passer d'un tenseur 2D à un tenseur 1D, ou d'un 3D vers un 2D, etc.
```
def gram_matrix(tensor):
# tensor: Nfeatures x H x W ==> M = Nfeatures x Npixels with Npixel=HxW
...
return gram
```
Écrivez le calcul de coût pour le contenu. Vous pouvez utiliser \[\[\|torch.mean\]\] avec les features extraits de la couche 'conv19'
qui d'après l'article correspondent globalement au contenu. Attention, les noms de couches ne correspondent pas à l'article.
Écrivez le calcul du coût pour le style. Il va se calculer de la même manière mais vous allez itérer sur les features des autres couches. A tester un peu par essai/erreur (ou regardez l'article).
Le coût total (celui qui sera optimisé) se calcule en faisant la moyenne pondérée entre le coût de style et le coût de contenu. A tester un peu par essai/erreur (ou regardez l'article).
La partie optimisation va donc ressembler à ceci.
```
optimizer = optim.Adam([target], lr=0.003)
for i in range(50):
# get the features from your target image
# the content loss
# the style loss
# calculate the *total* loss
# update your target image
optimizer.zero_grad()
total_loss.backward()
optimizer.step()
```
## Pour aller plus loin sur le transfert de style entre images
[Un blog qui décrit bien les évolutions de la recherche après l'approche de Gatys](https://dudeperf3ct.github.io/style/transfer/2018/12/23/Magic-of-Style-Transfer/). Donne des explications également autour des approches de normalisation, AdaIN.